社会网络分析法(英文第3版) 7562496633,9787562496632

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《社会网络分析法(英文第3版)》由重庆大学出版社出版。
作者简介

作者:(美国)约翰·斯科特(John Scott) 译者:刘军
目录

1网络和关系
关系和属性
网络数据的分析
网络数据的解释
本书概要
2社会网络分析的发展
社会计量分析和图论
人际结构和派系
走向正式的结构模型
哈佛的突破
社会物理学家的介入
3关系数据的分析
关系数据的收集
关系数据的选择和抽样
关系数据的准备
关系数据的组织
4线、邻域和密度
社群图和图论
个体中心密度和社群中心密度
关于绝对密度的题外话
社区结构和密度
5中心度、边缘性和中心势
局部中心度和整体中心度
中心势和图的中心
公司网络中的银行中心性
6成分、核心与派系
成分、循环和结群
成分的轮廓
派系及其交织
成分和引文圈
7位置、集合和聚类
点的结构对等性
聚类:合并和分解诸点
用CONCOR建立块模型
走向规则结构对等性
企业连锁与参与
8网络动力和网络变迁
建构网络结构变迁模型
检验各种解释
9维度和展示
距离、空间和量纲
主成分和因子
一些非量纲的方法
网络可视化方面的进展
精英、社区和影响
参考文献
索引
译者后记
文摘

版权页:

对接近性的最简单的测量可能是计算“距离和”,即图中该点与其他各个点之间的捷径距离之和(Sabidussi,1966)。如果计算了一个无向图中各个点之间的距离矩阵,那么一个点的“距离和”便是该点所在的“行总和”或者“列总和”(二者相等)。一个“距离和”比较小的点与其他许多点都“接近”,因此,接近性与距离和是反向的。当然,在一个有向图中,途径的测量必须考虑到具有相同方向的各条线,因此,根据“行总和”与“列总和”计算出来的“接近性”将有所不同。这样,一个有向图的整体中心度便可以根据所谓的“人接近性”(in—closeness)和“出接近度”(out—closeness)来计算。
图5.1比较了整体中心度的“距离和”测度和各种基于度数的绝对局部中心度和相对局部中心度测度。由表可见,A、B、C的局部中心度相同,但是点B比A或C更居于整体的中心。G和M的整体中心度比B的小,但是比局部中心度较高的A和c的整体中心度都大。因此,在“距离和”基础上得到的这些差异也进一步确证了从对图的视觉考察中得到的印象。在测量中心度较低的点的时候,这一点也明显可见。其他点的度数都是1,表明具有低局部中心度,然而“距离和n测量清楚地表达了如下事实:J、K、L的整体中心度要比其他度数为1的点的整体中心度高。
ISBN7562496633,9787562496632
出版社重庆大学出版社
作者约翰·斯科特 (John Scott)
尺寸32